几个文件操作的函数
1.fopen
函数功能:打开一个文件
函数原型:FILE * fopen(const char * path,const char * mode);
相关函数:open,fclose,fopen_s,_wfopen
所需库:
返回值:文件顺利打开后,指向该流的文件指针就会被返回。如果文件打开失败则返回NULL,并把错误代码存在errno 中。
参数说明:
参数path字符串包含欲打开的文件路径及文件名,参数mode字符串则代表着流形态。mode有下列几种形态字符串:
r 以只读方式打开文件,该文件必须存在。
r+ 以可读写方式打开文件,该文件必须存在。
rb+ 读写打开一个二进制文件,允许读写数据。
rw+ 读写打开一个文本文件,允许读和写。
w 打开只写文件,若文件存在则文件长度清为0,即该文件内容会消失。若文件不存在则建立该文件。
w+ 打开可读写文件,若文件存在则文件长度清为零,即该文件内容会消失。若文件不存在则建立该文件。
a 以附加的方式打开只写文件。若文件不存在,则会建立该文件,如果文件存在,写入的数据会被加到文件尾,即文件原先的内容会被保留。(EOF符保留)
a+ 以附加方式打开可读写的文件。若文件不存在,则会建立该文件,如果文件存在,写入的数据会被加到文件尾后,即文件原先的内容会被保留。(原来的EOF符不保留)
wb 只写打开或新建一个二进制文件;只允许写数据。
wb+ 读写打开或建立一个二进制文件,允许读和写。
ab+ 读写打开一个二进制文件,允许读或在文件末追加数据。
at+ 打开一个叫string的文件,a表示append,就是说写入处理的时候是接着原来文件已有内容写入,不是从头写入覆盖掉,t表示打开文件的类型是文本文件,+号表示对文件既可以读也可以写。
上述的形态字符串都可以再加一个b字符,如rb、w+b或ab+等组合,加入b 字符用来告诉函数库以二进制模式打开文件。如果不加b,表示默认加了t,即rt,wt,其中t表示以文本模式打开文件。由fopen()所建立的新文件会具有S_IRUSR|S_IWUSR|S_IRGRP|S_IWGRP|S_IROTH|S_IWOTH(0666)权限,此文件权限也会参考umask 值。
有些C编译系统可能不完全提供所有这些功能,有的C版本不用"r+","w+","a+",而用"rw","wr","ar"等,读者注意所用系统的规定。
2.fread
函数原型:
size_t fread ( void *buffer, size_t size, size_t count, FILE *stream) ;
参数
buffer
用于接收数据的内存地址,大小至少是size*count字节.
size
单个元素的大小,单位是字节
count
元素的个数,每个元素是size字节.
stream
输入流
返回值
实际读取的元素个数.如果返回值与count不相同,则可能文件结尾或发生错误.
从ferror和feof获取错误信息或检测是否到达文件结尾.
3.fwrite
C语言函数,向文件写入一个数据块.
size_t fwrite(const void* buffer, size_t size, size_t count, FILE* stream);
注意:这个函数以二进制形式对文件进行操作,不局限于文本文件
返回值:返回实际写入的数据块数目
(1)buffer:是一个指针,对fwrite来说,是要获取数据的地址;
(2)size:要写入内容的单字节数;
(3)count:要进行写入size字节的数据项的个数;
(4)stream:目标文件指针;
(5)返回实际写入的数据项个数count。
说明:写入到文件的哪里?这个与文件的打开模式有关,如果是w+,则是从file pointer 指向的地址开始写,替换掉之后的内容,文件的长度可以不变,stream的位置移动count个数;如果是a+,则从文件的末尾开始添加,文件长度加大。
4.fseek
int fseek(FILE *stream, long offset, int fromwhere);
函数设置文件指针stream的位置。如果执行成功,stream将指向以fromwhere(偏移起始位置:文件头0(SEEK_SET),当前位置1(SEEK_CUR),文件尾2(SEEK_END))为基准,偏移offset(指针偏移量)个字节的位置。如果执行失败(比如offset超过文件自身大小),则不改变stream指向的位置。
5.fclose
功能: 关闭一个流。注意:使用fclose()函数就可以把缓冲区内最后剩余的数据输出到磁盘文件中,并释放文件指针和有关的缓冲区。
用法: int fclose(FILE *stream);
例子:
#include
int main()
{
FILE *fp =NULL;
char buffer[16] = "";
fp = fopen("C:\\Program Files\\HP\\wenxue.txt", "r+");
if (NULL == fp)
{
return 0;
}
while(1 == fread(buffer, 8, 1, fp))
{
buffer[0] = 'a';
fseek(fp, -8, 1);
fwrite(buffer, 8, 1, fp);
fseek(fp, 0L, 1); // 这一句话一定要加上,虽然看上去什么也不做,但是它改变了文件的状态,使得文件可以正常的进行读取,不然的话,fread将一直返回1,循环无法终止。
}
return 0;
}
C语言文件流操作函数大全
clearerr(清除文件流的错误旗标) 相关函数feof 表头文件#include
BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程,根据模型要求进行数据预处理,建模,评价与应用; 【背景描述】 神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景,数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建,训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow,Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据,把数据集随机划分为训练集和测试集,分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X,实验在命令行python中进行,或者把代码写在py脚本,由于本次为实验,以学习模型为主,所以在命令行中逐步执行代码,以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步:启动python: 1
命令行中键入python。 第二步:导入用到的包,并读取数据: (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.360docs.net/doc/bb5078056.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
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数据挖掘常用资源及工具
资源Github,kaggle Python工具库:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算,也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割,dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值,终止值,数量) 矩阵乘法: aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
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题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期
1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素;加强网络的表示能力,解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数? 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力?——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层,那么只要给予网络足够数量的隐藏单元,它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数,那么每一层输出都是上层输入的线性组合;此时无论网络有多少层,其整体也将是线性的,这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的,这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题? 1.利用预训练模型进行迁移微调(fine-tuning),预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时,只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet,NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作,使得符合数据同分布。
3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性? 1.正则化(L2, L1, dropout):模型方差大,很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度,增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练:提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理,能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集:正则化通过控制模型复杂度,来增加更多样本的适应性。 4.特征选择:过高的特征维度会使模型过拟合,减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题,但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路? 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习,数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说,“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度
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人工智能实践:Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记:第七讲 卷积神经网络 本节目标:学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。 参数个数:∑(前层×后层+后层) 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像,就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像,像素点更多,且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多,容易导致模型过拟合。为避免这种现象,实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中,会先对原始图像进行特征提取,把提取到的特征喂给全连接网络,再让全连接网络计算出分类评估值。
例:先将此图进行多次特征提取,再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重,然后求和,再加上偏置后,最后得到输出图片中的一个像素值。 例:上面是5x5x1的灰度图片,1表示单通道,5x5表示分辨率,共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积,偏置项
b=1,则求卷积的计算是:(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1(注意不要忘记加偏置1)。 输出图片边长=(输入图片边长–卷积核长+1)/步长,此图为:(5 – 3 + 1)/ 1 = 3,输出图片是3x3的分辨率,用了1个卷积核,输出深度是1,最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充,这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例:在前面5x5x1的图片周围进行全零填充,可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W:输入数据体尺寸,F:卷积层中神经元感知域,S:步长,P:零填充的数量。 例:输入是7×7,滤波器是3×3,步长为1,填充为0,那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2,输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3,核是5x5x3,不用全零填充,输出是(32-5+1)/1=28,如果要让输出量保持在32x32x3,可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=(32-5+2P)/1 +1,计算出P=2,即需填充2
文件操作函数
var file_name:string; file_name:='c:\luther.gliethttp.txt'; FileWrite(com.log_fd, PChar(file_name)^, length(file_name)); 文件是同一种类型元素的有序集合,是内存与外设之间传输数据的渠道。文件的本质是一个数据流,所有的文件实际上是一串二进制序列。 文件管理包括:1、文件操作。2、目录操作。3、驱动器操作。三部分。 1、常见文件操作函数和过程。 1.1、AssignFile过程 作用:将一个外部文件的文件名与一个File类型的变量关联,并对变量进行初始化。 原型:procedure AssignFile(var F; FileName: String); F:一个File类型的变量,可以是任何数据类型。 FileName:外部文件的文件名。 1.2、FileExists函数 作用:用于测试指定文件名的文件是否存在。 原型:function FileExists(const FileName: String): Boolean; FileName:文件名。字符串类型。 注意:如果文件存在,返回True;否则,返回False。 1.3、Append过程 作用:为在一个已经存在的文件末尾添加文本做好准备工作。文件是只写方式打开的。 原型:procedure Append(var F: Text); F: 一个TextFile类型变量。 注意:这是一个对文本类型文件操作的过程。其中变量F必须和外部文件关联。如果F没有与外部文件关联,将抛出异常。如果F已经处于打开状态,则过程会关闭F并重新打开。文件指针位置将被设置在文件末尾。 1.4、Reset过程 作用:对于文本文件,Reset过程将以只读方式打开文件。对于类型文件和无类型文件,Reset 过程将以可读写方式打开文件。打开已存在文件,打开不存在文件用Rewrite 原型:procedure Reset(var F [: File; RecSize: Word ] ); F:File类型变量,可以是任何文件类型。 RecSize:文件的大小。它是一个可选的选项,只有当F为无类型文件时才可以被指定。如果F为无类型文件,则RecSize指定了在数据传输过程中使用的记录的大小。如果参数RecSize被省略了,则默认的记录大小为128字节。 注意:当该过程打开文件时,如果文件不存在则产生异常。如果文件已经打开了,则先关闭文件,然后重新打开,并将文件指针放到文件开头处。默认的文件模式(FileMode)为2,即可读写模式。如果文件模式在调用Reset过程前都还未改变,则尝试打开一个只读文件会失败。当调用Reset过程后,如果文件为空,则Eof函数返回True,否则返回False。 1.5、Rewrite过程 作用:对于一个已存在的文件,此操作将使文件被覆盖。对于一个不存在的文件,将创建并打开文件。对于一个已打开的文件,则关闭文件,并重新创建一个新的文件(覆盖原有的)。文件指针也被设置到空文件的开头处。 原型:procedure Rewrite(var F: File [; Recsize: Word ] ); F:File类型变量,可以是任何文件类型。 RecSize:文件的大小。它是一个可选的选项,只有当F为无类型文件时才可以被指定。如果F为无类型文件,则RecSize指定了在数据传输过程中使用的记录的大小。如果
人工智能实践:Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记:第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型:用数学公式表示为:f(∑i x i w i+b),f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh:在Tensorflow中,用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度:可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数:一般不计入输入层,层数 = n个隐藏层 + 1个输出层
√神经网路待优化的参数:神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如: 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中,包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层,该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中,参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数,第一层参数用三行四列的二阶张量表示(即12个线上的权重w )再加上4个偏置b ;第二层参数是四行两列的二阶张量()即8个线上的权重w )再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数(loss ):用来表示预测值(y )与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断改变神经网络中所有参数,使损失函数不断减小,从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse :n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和,再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如: 预测酸奶日销量y ,x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有:一段时间内,每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量,最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集,所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2,制造标准答案y_ = x1 + x2,为了更真实,求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络,构建一个一层的神经网络,拟合预测酸奶日销量的函数。
文件操作函数
C语言文件操作函数大全(超详细) 作者:字体:[增加减小] 类型:转载时间:2013-05-31 我要评论 本篇文章是对C语言中的文件操作函数进行了详细的总结分析,需要的朋友参考下 . . fopen(打开文件) 相关函数open,fclose 表头文件#include
人工智能tensorflow实验报告
一、软件下载 为了更好的达到预期的效果,本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行,所需的软件及相关下载信息如下: 1.CentOS 软件介绍: CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持(通过安全更新方式)。新版本的CentOS 大约每两年发行一次,而每个版本的CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件。这样,建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL(Red Hat Enterprise Linux)源代码再编译的产物,而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ,相对于其他Linux 发行版,其稳定性值得信赖。 软件下载: 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接: https://www.360docs.net/doc/bb5078056.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍: TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。
C语言文件操作函数总结
文件操作函数: 打开方式的取值和意义如下: ◆"r":该打开方式为只读方式 ◆"w":该打开方式为只写方式 ◆"a":该打开方式为尾加方式 ◆"r+":该打开方式为读/写方式,相当于"r"与"w"方式的结合。 ◆"w+":该打开方式为读/写方式,相当于"r"与"w"方式的结合。 ◆"a+":该打开方式为读/尾加方式 ◆"rb":该打开方式为只读方式 ◆"wb":该打开方式为只写方式 ◆"ab":该打开方式为尾加方式 ◆"rb+":该打开方式为读/写方式,相当于"rb"与"wb"方式的结合。 ◆"wb+":该打开方式为读/写方式,相当于"rb"与"wb"方式的结合。 ◆"ab+":该打开方式为读/尾加方式 打开文件:fopen( "文件路径",“使用文件方式”)。 关闭文件: fclose( 文件指针)。 char fgetc(FILE *p); 函数读取参数p指向的文件。fgetc函数返回一个字符。 处理读取结束:对于文本文件,如果读取位置到达文件末尾,fgetc函数返回一个结束标志EOF ; ANSI C提供了一个feof(FILE *p) 函数,当fgetc函数读取到文件末尾时,feof(FILE *p)函数返回1,否则返回0。 char * fgets(char str[],int n,FILE *p) ; 函数读取参数p指向的文件每次调用fgets(char str[],int n,FILE *p) 就顺序地读取n个字节,如此顺序地读取,直到读取的n个字节包含文件的结束标志。 fgets函数按文本方式读取文件,如果读取的n个字节中含有文件的结束标志EOF,fgets函数返回NULL。 char fputs(char str[],FILE *p); 向参数p指向的文件写入字符数组str。每次调用fputs函数就顺序地向文件中写入字符串str,如此顺序地写入,直到停止调用fputs函数或发生写入错误。
C语言中的文件操作相关函数
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“rb”(只读):为输入打开有一个二进制文件 “wb”(只写):为输出打开一个二进制文件对文件进行写操作“ab”(追加): 向二进制文件尾添加数据 “r+”(读写):为读写打开一个文本文件 “w+”(读写):为读写建立一个新的文本文件 “a+”(读写): 向文本文件尾添加数据 “rb+”(读写):为读写打开一个二进制文件 “wb+”(读写):为读写建立一个新的二进制文件 “ab+”(读写): 为读写打开一个进制文件 模式读写位置截断原内容创建 rb Y N 文件头 N N r+b Y Y 文件头 NN wb N Y 文件头 Y Y w+b Y Y 文件头 YY ab N Y 文件尾 N Y a+b Y Y 文件尾 N Y 2)fclose()函数 函数功能:文件的关闭 函数原型:fclose(文件指针) int fclose(FILE *stream) 函数返回值:成功关闭文件返回值为0,否则返回EOF(-1);
TensorFlow编程指南 嵌入
嵌入 本文档介绍了嵌入这一概念,并且举了一个简单的例子来说明如何在TensorFlow 中训练嵌入,此外还说明了如何使用TensorBoard Embedding Projector 查看嵌入(真实示例)。前两部分适合机器学习或TensorFlow 新手,而Embedding Projector 指南适合各个层次的用户。 有关这些概念的另一个教程,请参阅《机器学习速成课程》的“嵌入”部分。 嵌入是从离散对象(例如字词)到实数向量的映射。例如,英语字词的300 维嵌入可能包括: blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ..., 0.033483, -0.10007, 0.1158) orange: (-0.24776, -0.12359, 0.20986, ..., 0.079717, 0.23865, -0.014213) oranges: (-0.35609, 0.21854, 0.080944, ..., -0.35413, 0.38511, -0.070976) 这些向量中的各个维度通常没有固有含义,机器学习所利用的是向量的位置和相互之间的距离这些整体模式。 嵌入对于机器学习的输入非常重要。分类器(更笼统地说是神经网络)适用于实数向量。它们训练密集向量时效果最佳,其中所有值都有助于定义对象。不过,机器学习的很多重要输入(例如文本的字词)没有自然的向量表示。嵌入函数是将此类离散输入对象转换为有用连续向量的标准和有效方法。 嵌入作为机器学习的输出也很有价值。由于嵌入将对象映射到向量,因此应用可以将向量空间中的相似性(例如欧几里德距离或向量之间的角度)用作一项强大而灵活的标准来衡量对象相似性。一个常见用途是找到最近的邻点。例如,下面是采用与上述相同的字词嵌入后,每个字词的三个最近邻点和相应角度: blue: (red, 47.6°), (yellow, 51.9°), (purple, 52.4°) blues: (jazz, 53.3°), (folk, 59.1°), (bluegrass, 60.6°) orange: (yellow, 53.5°), (colored, 58.0°), (bright, 59.9°) oranges: (apples, 45.3°), (lemons, 48.3°), (mangoes, 50.4°) 这样应用就会知道,在某种程度上,苹果和橙子(相距45.3°)的相似度高于柠檬和橙子(相距48.3°)。
文件操作
实验八文件操作 一、实验目的 1.掌握文件、文件缓冲系统、文件指针的概念; 2.学会使用缓冲文件系统中的文本及流式方式将文件打开、关闭、读、写等文件操作函数; 3.掌握并理解读写文件与文件缓冲区、程序数据区之间数据交换流程。 二、实验内容及要求 1、从键盘输入多个字符串,然后将其保存到磁盘上的文件file1.txt上,该文件打开时用文本模式; 要求: (1)利用gets字符串函数从键盘输入多个字符串,放入到字符数组。 (2)利用fopen函数打开文件,要指定file1.txt的文件路径(注意:文件路径的表示方法)。(3)利用fputs函数将字符数组里的字符串写到文件里(注意:在输出一个字符串后,要人为将一个’\n’写到文件里)。 (4)利用fgets函数将文件里的字符串读出显示到屏幕上 (知识点:文本文件的打开、关闭操作,fopen函数和fputs函数的使用。) 2、修改上题的程序:用结构体定义学生学号、姓名、成绩,输入若干个数据到file2.txt中,并将其显示在显示器上。 要求: (1)定义一个结构体数组,数组元素为结构体类型,成员有学号、姓名、成绩,数组长度为SIZE。 (2)定义一个save函数,利用fwite函数将数组中的元素写到指定的file2.txt文件中。(3)定义一个print函数,利用fread函数将file2.txt文件中的成组数据读入到内存,再显示到屏幕上。 (4)在主函数里调用save和print 函数。 (知识点:二进制文件的打开、关闭操作,fwite函数和fread函数的使用。) 3、应用读写定位指针,将2中的第奇数个学生的数据,写入到另一个file3.txt文件中并将其显示在显示器上进行比较。 要求: (1)按二进制只读方式分别打开file2.txt和file3.txt文件。(注意:需要设两个文件指针)(2)利用fseek函数将文件位置标记指向file2.txt文件开头,每次位移量应定位在第奇数个学生上。 (3)利用fread函数将file2.txt文件中的当前学生数据读入到内存中的结构体数组元素上,再显示到屏幕上。 (4)利用fwite函数将数组中的元素写到指定的file3.txt文件中。 (5)利用feof函数判断file2.txt文件信息是否读完,最后关闭两个文件。 (知识点:fseek函数和feof函数的使用。)
Tensorflow入门学习1
第一章基础知识 Tensorflow交流qq千人群:328216239 1.1Tensors 目前在TensorFlow中的数据结构是tensor。一个tensor可以是任意维度的张量。一个tensor的等级就是它维度的数量。下面是一些tensor的例子: 3#a rank0tensor;a scalar with shape[] [1.,2.,3.]#a rank1tensor;a vector with shape[3] [[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]#a rank2tensor;a matrix with shape[2,3] [[[1.,2.,3.]],[[7.,8.,9.]]]#a rank3tensor with shape[2,1,3] 1.2The Computational Graph 你可以把Tensorflow的核心程序看成由2部分组成: 1.2.1建立计算图 1.2.2运行计算图 计算图是将一系列tensorflow的操作放到图的节点上。让我们建立一个简单的计算图。每个节点将0个或者更多的tensor作为输入,然后输出一个tensor。有一种节点的类型是常量。就像所有tensorflow中的常量一样,它不需要输入,输出一个内部储存的值。我们可以按照如下方法创造2个浮点类型的tensors节点node1和node2: node1=tf.constant(3.0,dtype=tf.float32) node2=tf.constant(4.0)#also tf.float32implicitly print(node1,node2) 最后的打印效果如下: Tensor("Const:0",shape=(),dtype=float32)Tensor("Const_1:0",shape=(), dtype=float32) 我们注意到这并没有像我们预期的意义输出值3.0和4.0。相反,他们输出了只有在evaluate的时候才会生成3.0和4.0的节点。为了evaluate这些节点,我
C语言文件操作函数mktemp
mktemp 目录 C语言创建唯一临时文件函数mktemp 程序示例1 程序例2C语言创建唯一临时文件函数mktemp 函数简介 头文件:在TC2.0中其头文件是dir.h,在Visual C++ 6.0中,更多的使用_mktemp,其头文件是io.h 定义函数 char * mktemp(char * template); 功能: mktemp()用来产生唯一的临时文件名。参数template所指的文件名称字符串中最后六个字符必须是XXXXXX。产生后的文件名会借字符串指针返回。 返回值:文件顺利打开后,指向该流的文件指针就会被返回。如果文件打开失败则返回NULL,并把错误代码存在errno中。 其他创建临时文件的函数:tmpfile,tmpnam程序示例 程序示例1 (在Visual C++ 6.0中运行通过) #include